O mapeamento da sobreposição espacial da vulnerabilidade socioambiental: Aplicação do método Analytic Hierarchy Process para o município de Joinville, Santa Catarina,
Brasil.
Mapping the spatial overlap of socio-environmental vulnerability: Application of the Analytic Hierarchy Process method to the municipality of Joinville, Santa Catarina,
Brazil.
Mapeo de la superposición espacial de la vulnerabilidad socioambiental: Aplicación del método del Proceso de Jerarquía Analítica al municipio de Joinville, Santa Catarina,
Brasil. RESUMO
A questão da dimensão ambiental é recorrente apontada como um fator limitante e difícil de ser equacionada em muitos trabalhos que discutem vulnerabilidade socioambiental. Isto se dá pela sobreposição espacial entre grupos populacionais muito pobres e com alta privação (vulnerabilidade social) e áreas de risco ou degradação ambiental (vulnerabilidade ambiental). Este foi o desafio que motivou a pensar no desenvolvimento e aplicação de um método para mapear as condições socioambientais sobrepostas aos diferentes espaços intraurbanos no município de Joinville, Santa Catarina. Este trabalho tem como objetivo apresentar os resultados desta proposta para o mapeamento das áreas de vulnerabilidade socioambiental a partir do método Analytic Hierarchy Process – AHP. Por meio das informações georreferenciadas, buscou-se avaliar e ponderar novos critérios ambientais em um indicador sintético. Com os resultados foi possível identificar as sobreposições as quais bairros do município de estudo possuem através de níveis de vulnerabilidade socioambiental. A vulnerabilidade socioambiental existe pelos perigos potencialmente combinados (econômicos, sociais e ambientais) causadores de danos e prejuízos à população afetada. Com a análise empregada, reforça-se a importância de se olhar a vulnerabilidade socioambiental como uma exposição coletiva de uma calamidade, no entanto, com as respostas diferenciadas para cada grupo populacional.
Palavras-chave: Degradação ambiental; Sistemas de Informação Geográfica; Hierarquia, Intraurbano.
ABSTRACT
The issue of the environmental dimension is recurrently pointed out as a limiting factor and difficult to be thought through in many works that discuss socio-environmental vulnerability. This takes place due to the space overlapping between very poor population groups with high deprivation (social vulnerability) and areas of risk or environmental degradation (environmental vulnerability). This was the challenge that motivated thinking about the development and application of a method to map the socio-environmental conditions superimposed on the different intra-urban spaces in the municipality of Joinville, Santa Catarina. This paper has a purpose to present the results of this proposal for mapping the areas of socio-environmental vulnerability using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method. By means of the georeferenced information, it was sought to consider and evaluate new environmental criteria in a synthetic indicator. With the results it was possible to identify the overlaps which the city neighborhoods have through levels of socio-environmental vulnerability. Socio-environmental vulnerability exists due to the potentially combined hazards (economic, social, and environmental) that cause damage and harm to the affected population. The analysis employed reinforces the importance of looking at socio-environmental vulnerability as a collective exposure to a disaster, but with different responses for each population group.
Key words: Environmental degradation; Geographic Information Systems; Hierarchy; Intra-urban.
RESUMEN
La cuestión de la dimensión ambiental se señala repetidamente como un factor limitante y difícil de equiparar en muchos trabajos que discuten la vulnerabilidad socioambiental. Esto se debe a la superposición espacial de grupos de población muy pobres con altas privaciones (vulnerabilidad social) y zonas de riesgo o degradación ambiental (vulnerabilidad ambiental). Este fue el desafío que motivó a pensar en el desarrollo y aplicación de un método para mapear las condiciones socioambientales que se superponen a los diferentes espacios intraurbanos del municipio de Joinville, Santa Catarina. Este trabajo tiene como objetivo presentar los resultados de esta propuesta de mapeo de áreas de vulnerabilidad socioambiental a partir del método del Proceso de Jerarquía Analítica - AHP. Mediante la información georreferenciada, se buscó evaluar y ponderar nuevos criterios ambientales en un indicador sintético. Con los resultados fue posible identificar las coincidencias que tienen los barrios del municipio de estudio a través
de los niveles de vulnerabilidad socioambiental. La vulnerabilidad socioambiental existe debido a los peligros potencialmente combinados (económicos, sociales y medioambientales) que causan daños y pérdidas a la población afectada. Este análisis refuerza la importancia de considerar la vulnerabilidad socioambiental como una exposición colectiva a una catástrofe, pero con respuestas diferentes para cada grupo de población.
Palabras clave: Degradación Ambiental; Sistemas de Información Geográfica; Jerarquía; Intraurbano.
1. INTRODUÇÃO
Representar sinteticamente, em um mapa, os múltiplos e dinâmicos processos que negam os cidadãos dos padrões mínimos de dignidade humana em um município é um feito instigante. Embora haja um progresso através do uso de novas técnicas e ferramentas para o mapeamento de áreas que demandam intervenções (obra ou equipamento), é necessário pensar no contexto de cada especificidade territorial e temporal dos municípios. Assim, com o aumento exponencial do uso das Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) nos processos administrativos e de planejamento dos municípios, a disponibilização e a interpolação de bancos de dados de diferentes iniciativas (público e privado), propicia pensar em métodos que busquem sistematizar análises mais profícuas sobre os aspectos específicos a serem considerados. Ainda que sejam encontradas inovações na forma de tratamento e incorporação de dados de diferentes formatos, compreender e ponderar os pesos das variáveis nos diferentes grupos populacionais se torna um tema oportuno.
A partir do estudo de Maior e Cândido (2014), verificou-se que a dimensão ambiental está mal equacionada em muitos métodos e metodologias que discutem vulnerabilidade socioambiental. Diante disso, suscita-se contribuir no aprimoramento de um método que atualize as dimensões e pesos das variáveis ambientais e socioeconômicas para estes estudos. Maior e Cândido (2014) ainda sinalizam que seria interessante contemplar variáveis relacionadas à exposição de riscos naturais existentes nos espaços urbanos do Brasil, tais como: enchentes, desmoronamentos, deslizamentos, vendavais, chuva de granizo e ciclones. Todas as variáveis mencionadas já contam com fontes de dados primários disponíveis, elaboradas por um amplo conjunto de sensores remotos e sistemas de monitoramento. Estes, por sua vez, fazem uso de métodos estatísticos de análise de fatores para identificação das relações entre diferentes parâmetros derivados de imagens de satélite e bases de dados geográficas (Mendes, Ribeiro, Paranhos Filho & Galbetti, 2020)
A consolidação do Sistema de Informação Geográfica (SIG) - como um sistema de hardware, software e procedimentos projetados para suportar captura, gerenciamento, manipulação, análise, modelagem e consulta de dados referenciados espacialmente - solucionou problemas de planejamento e gerenciamento, permitindo assim ao tomador de decisão representar e modelar um município nas mais diferentes escalas. No entanto, o conhecimento dos SIG não pode ser encarado exclusivamente como a busca do domínio de um modelo de sistema que possa auxiliar na construção de cenários preditivos, sejam quais forem. É necessário sempre atualizar a matriz de referência que ajuda a modelar o sistema. A cada incremento de novos conjuntos de dados se exigirá, além dos SIG mais sofisticados, conhecimento dos métodos e dos algoritmos aplicados.
Os anos 1990 foram marcados por inúmeros projetos que propunham indicadores sintéticos (medidas-sínteses) para apreender as múltiplas medições das suas dimensões analíticas quantificáveis, apontam Schumann e Moura (2015). Nem todos os indicadores sintéticos foram transpostos para uma comunicação cartográfica, mas os primeiros trabalhos encontraram no SIG um ambiente propício para o desenvolvimento de métodos inovadores.
O trabalho de Sposati (1996) foi uma das iniciativas exitosas de representação cartográfica em ambientes SIG destes processos dinâmicos e multidimensionais, a exemplo da exclusão social. A inovação do projeto “Mapa da Exclusão/Inclusão Social do Município de São Paulo” coordenado pela professora Aldaiza Sposati se deu com a construção de uma expressão quantitativa do modo de presença, da qualidade de condições, da abrangência e das características do assentamento de um agregado populacional. Esta proposta permitiu uma nova forma de olhar para o município, com a análise em 76 dos 96 distritos da cidade de São Paulo. Ao medir os intervalos entre as melhores e piores condições vividas pela população a partir do território onde vive, os frutos desta pesquisa permitiram que a sociedade e o poder público obtivessem novos subsídios para planejamento das prioridades a serem tomadas. Iniciativas como a de Sposati (1996) reforçam o papel do mapa como um instrumento de fácil comunicação para a conquista da cidadania através da difusão de informações sobre os padrões elementares da inclusão social.
Ao avaliarmos o status tecnológico do trabalho de Sposati (1996), em conjunto com os modelos estudados em Maior e Cândido (2014) e os indicadores de Schumann e Moura (2015), é possível verificar a consolidação do uso do SIG como ferramenta na gestão e na análise da informação. Além disso, também é possível identificar que as metodologias analíticas utilizadas no embasamento da construção dos indicadores. Estas apresentaram abordagem quantitativa,
trabalhos, da mesma forma, mostram que a escolha pela análise multivariada acompanhou a necessidade do incremento e da quantidade de dados simultâneos nas análises, sendo assim, os SIG se tornaram capazes de desempenhar processos analíticos de inter-relacionamento das variáveis (pacote R no QGIS, por exemplo).
No entanto, a construção de indicadores sintéticos traz alguns desafios. Um primeiro aspecto é a limitação de indicadores relacionados à exposição de riscos naturais existentes nos espaços urbanos. Nesse sentido, estes devem levar em conta a especificidade da situação de vulnerabilidade de diferentes grupos populacionais que podem estar sujeitos ao mesmo perigo, porém não apresentem o mesmo risco. Um modelo analítico equivocado e mal ponderado, possibilita um viés de interpretação que oculta outras variáveis importantes para a explicação das desigualdades em um determinado município. Outro aspecto é o próprio limite da análise feita com dados dos Censos do IBGE. Como estes dados são os resultados do universo do censo demográfico, a menor unidade desagregada está restrita à área do setor censitário. Assim, ao medir a vulnerabilidade socioambiental a partir deste banco de dados na escala intra-urbana, não é possível analisar individualmente o domicílio, mas o conjunto populacional residente no território.
Observa-se a necessidade de aperfeiçoar a caracterização dos padrões de sobreposição espacial da vulnerabilidade socioambiental. Desta maneira, a partir do SIG, utilizando os setores e dados censitários e incorporando dados não tradicionais ambientais (avanço da linha da costa, estiagem, temperatura da superfície, proximidade de cursos d’água, área de inundação, enxurradas e alagamentos) e dados sociais como distâncias de escolas e equipamentos de saúde) pode ser uma contribuição. Portanto, a proposta deste artigo é apresentar um estudo que aplica o método de análise multicritério Analytic Hierarchy Process - AHP. Assim, ao analisar as interações das variáveis e verificar os impactos dos seus respectivos pesos no indicador, é possível dar visibilidade às diferentes exposições a vulnerabilidades socioambientais que podem ser identificadas na escala intra-urbana.
2. SOBRE A VULNERABILIDADE SOCIOAMBIENTAL
Como existem dois processos paralelos em andamento - a urbanização e as mudanças climáticas - é oportuno pontuar as discussões teóricas que ajudaram a constituir o entendimento da vulnerabilidade socioambiental.
Oriundo do debate teórico sobre a exclusão social, segundo Maior e Cândido (2014), o conceito de vulnerabilidade socioambiental ganhou força quando a ONU (Organização das
partir dos anos 2000. Kaztman, Beccaria, Filgueira, Golbert e Kessler (1999), apontam que a estabilização teórica de conceitos como pobreza e os métodos de mensuração baseados em renda e linha da pobreza foram mobilizadores da discussão em torno da vulnerabilidade socioambiental. Associar apenas o termo vulnerabilidade às dimensões social e econômica já não mantinha conexão com o discurso de desenvolvimento sustentável e com o Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas (IPCC) encabeçado pelo ONU.
Outras fontes de discussão que ajudaram no desenvolvimento teórico que fundamenta a vulnerabilidade socioambiental foram os estudos sobre desastres e riscos naturais. Segundo Moser (1998), a noção de vulnerabilidade consiste na situação em que está presente a exposição ao risco, a incapacidade de reação e a dificuldade de adaptação. Para a autora, a vulnerabilidade não está vinculada diretamente à pobreza: “Embora os pobres estejam geralmente entre os mais vulneráveis, nem todas as pessoas vulneráveis são pobres” (Moser, 1998, p. 3). Para Cutter, Boruff e Shirley (2003) a vulnerabilidade é um resultado parcial da desigualdade, sendo que os fatores sociais influenciam e moldam a suscetibilidade de vários grupos populacionais. Nesse ponto, para além da desigualdade, estão presentes ainda o ambiente construído e a natureza degradada. Ou seja, os processos de urbanização e mudanças ambientais não são independentes, sendo, portanto, condicionantes no entendimento deste conceito.
Tendo em vista que a urbanização e as mudanças ambientais no município implicam em riscos, devem ser contempladas na análise as respostas que estes grupos sociais terão, mesmo diante do acesso a infraestrutura. Para Valencio (2010), mesmo que a verticalização das cidades ofereça acesso a água encanada, eletricidade, coleta de resíduos, vias pavimentadas, transporte coletivo etc., não está previsto o “direito de morar” a todos. Neste sentido, corrobora Neil Adger (1999, p. 249) em afirmar que a “vulnerabilidade é a exposição de indivíduos ou grupos coletivos ao estresse dos meios de subsistência como resultado dos impactos das mudanças ambientais”.
No entanto, a vulnerabilidade socioambiental, como conceito multidimensional de Alves (2006) foi entendida como mais assertiva e foi adotada como referência neste trabalho. O autor definiu o conceito de vulnerabilidade socioambiental como sendo “(...) a coexistência ou sobreposição espacial entre grupos populacionais muito pobres e com alta privação (vulnerabilidade social) e áreas de risco ou degradação ambiental (vulnerabilidade ambiental).” (Alves, 2006, p. 43). Sabe-se que a combinação destas duas dimensões implica em diferentes respostas a um mesmo fenômeno, pois a distribuição da estrutura urbana não é justa e igual para todos os moradores dos municípios. A partir do conceito de vulnerabilidade de Alves (2006),
procurou-se verificar um modo de operacionalizar a sobreposição espacial (Alves, 2006) nesta análise.
Diante deste conceito, diversos pesquisadores brasileiros utilizam a coexistência e sobreposição da vulnerabilidade social e ambiental, a exemplo de Deschamps (2004) e Almeida (2012). Cada modelo aborda diferentes técnicas de geoprocessamento, variáveis, tratamento dos dados, área de estudo. Dentre estes, os Sistemas de Informações Geográficas - SIG apresentam-se como uma ferramenta de modelagem espacial para a identificação de riscos ambientais e cartografia de análise social.
Por meio das informações georreferenciadas, é possível identificar quais regiões/setores da área de estudo possuem os maiores níveis de vulnerabilidade social e ambiental.
Assim, a sobreposição das informações especializadas é uma estratégia de entender a realidade dinâmica e multidimensional de um município. No que se refere ao mapeamento da vulnerabilidade socioambiental, diversos autores utilizaram técnicas de geoprocessamento para compreender a conjugação de fatores físicos, sociais, geográficos e econômicos.
Deschamps (2008) propôs uma metodologia para identificar áreas de vulnerabilidade socioambiental na região metropolitana de Curitiba-PR, através da sobreposição de áreas com elevado grau de exclusão social e sujeitas a inundações, utilizando dois métodos estatísticos multivariados: a análise fatorial por componentes principais e a análise de agrupamento. Buffon (2018), também em Curitiba, analisou a vulnerabilidade socioambiental em face da leptospirose humana, por meio de técnicas de análise multicritério e álgebra de mapas.
Malta, da Costa e Magrini (2017) desenvolveram o Índice de Vulnerabilidade Socioambiental no município do Rio de Janeiro - RJ utilizando indicadores sociais, econômicos, ambientais, de saúde e de segurança pública, por meio da análise multicritério de apoio à decisão integrada a um Sistema de Informação Geográfica - SIG.
O município de Joinville, recorte territorial deste estudo, tem um histórico de crescimento populacional proveniente do movimento migratório em busca de emprego desde o século XIX. Mas a dinâmica populacional ganhou novos fluxo, proveniente da formação do polo industrial em 1950 denominado como “Manchester Catarinense” (Prefeitura Municipal de Joinville, 2020). Os efeitos posteriores da industrialização fizeram com que o município sofresse os efeitos do modelo de desenvolvimento econômico e social brasileiro, no qual destaca-se: o ritmo do crescimento urbano não foi acompanhado pelos serviços de infraestrutura básica. Outro aspecto que este modelo também implicou no espaço urbano, foi a falta de controle das ocupações em Área de Preservação Permanente (APP), áreas suscetíveis a
Apesar de consolidado em outras aplicações na área ambiental o método de análise multicritério Analytic Hierarchy Process - AHP, desenvolvido por Thomas Lorie Saaty em 1980 (Saaty, 2008), não foi possível encontrar esta aplicação na escala intra-urbana no Brasil para identificação de áreas de vulnerabilidade socioambiental com o apoio da análise de multicritérios vinculado ao SIG. A partir da revisão teórica e com o cenário econômico, social e ambiental em Joinville (SC), reuniu oportunidades para o desenvolvimento e aplicação deste método.
3. SÍNTESE METODOLÓGICA
3.1. Área de estudo
O município de Joinville (26º18’05”S/48º50’38”W e 26º28’50”S/48º43’08”W), possui uma área de 1.146,873 km² e 515.288 habitantes, distribuídos em 40 bairros, um distrito (Pirabeiraba) e duas zonas industriais (Norte e Tupy) (Prefeitura Municipal de Joinville, 2020). Localizada no norte do estado de Santa Catarina, o Município de Joinville apresenta uma relativa diversidade topográfica apesar de se localizar em proximidade ao mar, com grandes áreas de manguezais, áreas de inundação e morrotes. A cidade foi fundada por imigrantes germânicos no século XIX por interesses comerciais e seu desenvolvimento se deu pela economia industrial (Goettems & Bueno, 2018) ao longo do século XX. Hoje é a maior cidade do estado e a terceira maior cidade do sul do País (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2021). Para a análise específica dos graus de vulnerabilidade, neste trabalho utilizou-se os 761 setores censitários urbanos, definidos pelo IBGE, como unidade de estudo. Os limites dos bairros disponibilizados pela Prefeitura Municipal de Joinville (2021), contemplam os limites dos setores censitários da malha do censo de 2010, assim, não houve necessidade de ajuste para sua sobreposição. Neste sentido, a figura 1, apresenta a localização e os nomes dos bairros de Joinville.
Figura 1 - Mapa de localização de Joinville.
3.2. Análise Multicritério de Apoio à Decisão
A pesquisa realizada foi do tipo quali-quantitativo, onde teve por objetivo a aplicação de um método de Análise Multicritério de Apoio a Decisão, Analitic Hierarchy Process – AHP, para identificar as áreas de vulnerabilidade do município.
Foram utilizadas diferentes técnicas e ferramentas para o tratamento dos dados levantados. Utilizou-se o programa Excel para a tabulação e cálculos estatísticos, software QGIS nas versões 2.8.9 para aplicação do método AHP e 3.10.11 para elaboração dos mapas temáticos.
O método AHP surgiu para auxiliar na tomada de decisões para gerenciamento empresarial. No entanto, vem sendo empregado para análise espacial, como na identificação de áreas de vulnerabilidade ambiental e socioambiental (Dias & Silva, 2014; Malta et al., 2017), no levantamento de áreas de inundação (Rezende, Marques & Oliveira, 2017) e em áreas suscetíveis a erosão do solo (Lobão, Franca-Rocha & Silva, 2011). A metodologia consiste em desmembrar um problema em problemas menores, formando uma estrutura hierárquica. A etapa principal é o julgamento da importância relativa de cada elemento da hierarquia, transformando-os em pesos para os indicadores levantados (Schmidt & Barbosa, 2016).
Para este trabalho, procurou-se identificar as variáveis ambientais mais utilizados pela revisão bibliográfica e os dados do censo de 2010 do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE. Também se incorporou dados primários não tradicionais, julgados como adequados para ser incorporados no método. Todavia, AHP é limitado a 15 critérios.
Desta forma, aplicou-se o PCA (abreviação para Análise de Componentes Principais, em inglês) para indicar quais variáveis seriam ponderadas e de importância estatística para chegar nos 15 critérios. A técnica PCA tem como objetivo a transformação mais representativa e densa dos indicadores pré-selecionados, reduzindo a quantidade de componentes principais de modo que se torne viável explicar a grande proporção da variação integral do conjunto original (Malta et al., 2017)
A matriz final foi composta com de dados do Censo 2010 (trabalho, rendimento e educação), infraestrutura, dados ambientais: localização dos rios, declividade de terreno, localização das APP, temperatura da superfície (LANDSAT) e localizações das escolas, hospitais e Unidades Básicas de Saúde (UBS), conforme apresentados na Tabela 1.
Tabela 1 - Descrição dos indicadores sociais e ambientais.
CÓDIGO INDICADOR FONTE DESCRIÇÃO
IND1 Porcentagem de residências sem abastecimento de água Demográfico Censo (IBGE, 2010).
Domicilio01_UF.xls - V012 Domicílios particulares permanentes com abastecimento de água da rede geral. IND2 Porcentagem de residências sem coleta de resíduos
sólidos
Censo Demográfico (IBGE, 2010).
Domicilio01_UF.xls - V035 Domicílios particulares permanentes com lixo
coletado. IND3 Porcentagem de residências sem coleta de esgoto
sanitário
Prefeitura Municipal de
Joinville (2021) Arquivo vetorial.